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基于改进Elman神经网络的CFRP补强钢板界面脱粘预测研究 被引量:2
1
作者 王庆松 张玉 +1 位作者 张洪雨 陈柏桦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期120-127,共8页
针对碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)补强钢结构出现内部界面脱粘损伤后难以观测的问题,结合Lamb波检测方法和神经网络提出了一种界面脱粘预测方法。搭建了基于Lamb波的CFRP补强钢板信号分析试验平台,利用ABAQU... 针对碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)补强钢结构出现内部界面脱粘损伤后难以观测的问题,结合Lamb波检测方法和神经网络提出了一种界面脱粘预测方法。搭建了基于Lamb波的CFRP补强钢板信号分析试验平台,利用ABAQUS软件建立了CFRP补强钢板的机电耦合有限元模型,并通过试验验证了有限元模型的准确性。将长方形和圆形两种脱粘形状的信号在时域和频域内进行分析,基于自适应遗传算法改进的Elman神经网络建立了CFRP补强钢板脱粘预测模型,并将与脱粘面积相关性较高的信号特征数据作为预测模型的特征数据。对预测模型进行性能测试,脱粘形状为长方形和圆形预测值的平均绝对百分比误差分别为3.03%和8.06%,结果表明改进的Elman网络对于脱粘损伤具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 界面脱粘 LAMB波 碳纤维复合材料(CFRP) 脱粘预测 elman神经网络
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永磁直线伺服系统的自适应改进Elman神经网络积分反推控制 被引量:4
2
作者 赵希梅 付东学 金洋洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期266-273,共8页
针对永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统存在的参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素,该文采用了积分反推控制和自适应改进Elman神经网络相结合的控制方案。首先,针对PMLSM伺服系统的非线性特性,利用积分反推控制方法,通过逐步修... 针对永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统存在的参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素,该文采用了积分反推控制和自适应改进Elman神经网络相结合的控制方案。首先,针对PMLSM伺服系统的非线性特性,利用积分反推控制方法,通过逐步修正算法来设计虚拟控制函数,实现系统的全局调节和位置跟踪;其次,设计自适应改进Elman神经网络来估计系统中存在的不确定性,且利用基于Lyapunov函数的自适应律推导出神经网络的在线参数学习律,使系统具有适应时变特性的能力,克服不确定性对系统的影响,从而提高系统的鲁棒性;最后,实验结果表明所提出的控制方案是有效的,明显提高了系统的跟踪性能和鲁棒性能。 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 积分反推控制 改进elman神经网络 不确定性
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基于改进Elman神经网络的石膏纤维板厚度控制建模
3
作者 崔宝侠 周硕 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2008年第1期98-101,120,共5页
针对石膏纤维板厚度控制系统的非线性、时变性及不确定性,采用改进的Elman神经网络对其建立动态模型,介绍了改进Elman网络的结构及学习算法;分析了影响石膏纤维板厚度控制精度的主要因素,并根据实际情况确定了输入层和中间隐层的维数,... 针对石膏纤维板厚度控制系统的非线性、时变性及不确定性,采用改进的Elman神经网络对其建立动态模型,介绍了改进Elman网络的结构及学习算法;分析了影响石膏纤维板厚度控制精度的主要因素,并根据实际情况确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构.由于改进的Elman网络具有适应时变特性的能力,而且学习精度高、学习速度快,与传统的BP网络相比,收敛速度有明显提高.通过对现场采集的数据进行仿真,得到了令人满意的结果. 展开更多
关键词 改进elman神经网络 石膏纤维板 厚度控制 建模 仿真
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小波包和改进Elman神经网络相融合的异步电动机滚动轴承的故障诊断 被引量:2
4
作者 黄丽霞 肖顺根 宋萌萌 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2014年第7期127-131,共5页
针对单一的信号处理方法不易准确诊断出异步电动机滚动轴承故障的问题,提出小波包和改进Elman神经网络相融合的诊断方法。利用小波包对采集的4种不同故障信号的数据进行去噪、分解和重构,有效地提取出不同故障类型的能量特征,并通过引... 针对单一的信号处理方法不易准确诊断出异步电动机滚动轴承故障的问题,提出小波包和改进Elman神经网络相融合的诊断方法。利用小波包对采集的4种不同故障信号的数据进行去噪、分解和重构,有效地提取出不同故障类型的能量特征,并通过引入自反馈因子β构建改进的Elman神经网络。实验诊断结果表明:改进前后的Elman神经网络均能实现对异步电动机滚动轴承的故障诊断,但就诊断时间和精度而言,后者比前者具有更高的诊断效率和准确度。 展开更多
关键词 小波包 改进elman神经网络 滚动轴承 故障诊断
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基于改进Elman神经网络的轧辊磨削形位精度预测 被引量:1
5
作者 张超 王立平 +3 位作者 陈军闯 曹宇中 王冬 李学崑 《工具技术》 北大核心 2023年第5期131-136,共6页
轧辊磨削形位精度(辊形、圆度)与工艺参数间存在较强非线性关系,传统线性回归难以对形位精度进行有效拟合。针对上述问题,提出了基于改进Elman神经网络的辊形误差和圆度误差预测方法。在Elman神经网络训练过程中采用Sine混沌映射使得种... 轧辊磨削形位精度(辊形、圆度)与工艺参数间存在较强非线性关系,传统线性回归难以对形位精度进行有效拟合。针对上述问题,提出了基于改进Elman神经网络的辊形误差和圆度误差预测方法。在Elman神经网络训练过程中采用Sine混沌映射使得种群分布更均匀,同时利用麻雀搜索算法获得Elman神经网络的最优参数。验证结果表明,预测模型对于辊形精度和圆度的预测误差均小于10%,准确度高于85%,满足实际应用需求,证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 轧辊磨削 形位精度预测 改进elman神经网络
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基于改进Elman神经网络的非线性预测控制 被引量:11
6
作者 范燕 申东日 +1 位作者 陈义俊 邵奎星 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第1期41-45,共5页
为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案。采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系... 为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案。采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高。仿真实验表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 elman神经网络 在线训练 误差补偿 非线性预测控制
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基于改进Elman神经网络的网络流量预测 被引量:32
7
作者 党小超 郝占军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2648-2652,共5页
针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型... 针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。最后,通过自适应边界值方法进行检测,能够及时发现异常流量行为,说明该模型应用于网络流量预测是可行、有效的。 展开更多
关键词 elman神经网络 网络流量 建模 预测 网络行为
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基于改进Elman神经网络的电子元件性能预测 被引量:8
8
作者 吕卫民 肖阳 +1 位作者 徐珂文 江式伟 《现代防御技术》 北大核心 2017年第1期153-160,180,共9页
为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法... 为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法,并将其应用于电子元件性能参数的预测中。仿真实验证明,相比于BP和传统Elman神经网络,改进后的Elman神经网络训练速率快,预测精度高,具有良好的动态性能。由此可见,改进的Elman神经网络模型在对具有非线性时序特征参数的预测中,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 elman神经网络 梯度下降 动态性能 反馈环节 学习算法 预测
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应用PSO算法改进Elman神经网络的双压凝汽器真空预测 被引量:10
9
作者 张利平 陈浩天 +1 位作者 王伟锋 李开拓 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第3期53-57,共5页
为实现对凝汽器真空的优化控制,引入一种采用粒子群优化(PSO)算法改进的Elman神经网络,建立双压凝汽器真空预测模型,提出对双压凝汽器高、低压侧真空分别进行预测计算,将该模型应用于某600 MW机组的双压凝汽器真空预测,并与普通算法改进... 为实现对凝汽器真空的优化控制,引入一种采用粒子群优化(PSO)算法改进的Elman神经网络,建立双压凝汽器真空预测模型,提出对双压凝汽器高、低压侧真空分别进行预测计算,将该模型应用于某600 MW机组的双压凝汽器真空预测,并与普通算法改进的Elman神经网络的预测结果进行比较。结果表明:采用PSO算法改进的Elman神经网络对双压凝汽器高、低压侧真空预测的收敛速度更快、精确度更高,是一种行之有效的双压凝汽器真空预测模型。 展开更多
关键词 elman神经网络 粒子群算法 双压凝汽器 低压侧真空 高压侧真空 预测
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改进Elman神经网络的综合气象短期负荷预测 被引量:38
10
作者 刘荣 方鸽飞 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期113-117,共5页
由于地区电网负荷受气象因素影响较大,提出了综合考虑气象因子的处理方法。该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点。同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于E... 由于地区电网负荷受气象因素影响较大,提出了综合考虑气象因子的处理方法。该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点。同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于Elman动态神经网络的短期负荷预测模型,并对该模型的激励函数和网络结构进行改进。改进后的模型考虑了电网的动态特性,减少了神经网络输入量,增强了负荷预测模型的适应性。采用杭州地区实际数据对提出的方法和模型进行验证,结果显示该方法和模型能明显提高负荷预测精度,表明该方法和模型是实用有效的。 展开更多
关键词 短期负荷预测 elman神经网络 综合气象因子 激励函数 双隐含层
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基于改进Elman神经网络的光功率预测方法 被引量:7
11
作者 陈晓娟 徐梦 +2 位作者 赵亮 刘柏良 钱欣 《光通信技术》 北大核心 2016年第8期12-14,共3页
提出了一种改进的Elman神经网络的光功率趋势预测方法。增加了输出层与承接层之间的反馈环节,引入了附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测模型。实验表明,BP和传统Elman神经网络相比,改进后的Elman神经网络具有良... 提出了一种改进的Elman神经网络的光功率趋势预测方法。增加了输出层与承接层之间的反馈环节,引入了附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测模型。实验表明,BP和传统Elman神经网络相比,改进后的Elman神经网络具有良好的动态性能,训练速率快,实现了对光纤线路状态趋势的预测。 展开更多
关键词 光功率预测 elman神经网络 反馈环节 训练误差
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基于改进Elman神经网络的燃气管网实时预测 被引量:10
12
作者 刘亚斌 刘雪田 肖文晖 《系统工程学报》 CSCD 2003年第5期475-479,共5页
在研究各种燃气管网工况预测方法的基础上,提出通过燃气管网中重要站点的气压变化模拟燃气管网的工况变化,并采用改进Elman神经网络通过在线学习建立燃气管网工况的实时模型,然后利用迭代一步预测的方法预测未来一段时间的燃气管网工况... 在研究各种燃气管网工况预测方法的基础上,提出通过燃气管网中重要站点的气压变化模拟燃气管网的工况变化,并采用改进Elman神经网络通过在线学习建立燃气管网工况的实时模型,然后利用迭代一步预测的方法预测未来一段时间的燃气管网工况.根据河南某市燃气管网运行资料进行仿真,预测相对误差大部分都在±10%以内.仿真结果表明,采用此方法是可行的. 展开更多
关键词 燃气管网 实时预测 压缩机 elman神经网络 仿真 在线学习
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改进Elman神经网络在氧化还原电位预测中的应用 被引量:5
13
作者 蔡鑫 南新元 孔军 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期27-32,共6页
基于氧化还原电位预测在金矿实际开发中的应用,提出用改进遗传算法优化的Elman神经网络预测氧化还原电位.采用具有动态反馈的OHF Elman神经网络,充分发挥其逼近任意非线性函数和动态预测的优势,同时用遗传算法弥补其训练速度慢和容易陷... 基于氧化还原电位预测在金矿实际开发中的应用,提出用改进遗传算法优化的Elman神经网络预测氧化还原电位.采用具有动态反馈的OHF Elman神经网络,充分发挥其逼近任意非线性函数和动态预测的优势,同时用遗传算法弥补其训练速度慢和容易陷入局部最小的缺点.对遗传算法的适应度值和种群多样性进行改进,不仅可以保存优良个体而且可以提高搜索效率.以新疆某金矿的实测数据为例对模型进行论证,结果表明,该模型能达到较好的预测效果,在实际工作中具有一定参考价值和指导意义. 展开更多
关键词 elman神经网络 遗传算法 氧化还原电位预测
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基于改进Elman神经网络的烟气轮机运行状态趋势预测 被引量:2
14
作者 陈涛 王立勇 +1 位作者 徐小力 王少红 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期367-375,共9页
为提高烟气轮机状态趋势预测的精度,提出一种改进Elman神经网络的趋势预测方法。首先,引入以四分位数和四分位距为基础的箱线图方法判别异常值,并对缺失的数据进行插补,为状态趋势预测提供可靠的全数据序列;其次,根据设备运行状态数据... 为提高烟气轮机状态趋势预测的精度,提出一种改进Elman神经网络的趋势预测方法。首先,引入以四分位数和四分位距为基础的箱线图方法判别异常值,并对缺失的数据进行插补,为状态趋势预测提供可靠的全数据序列;其次,根据设备运行状态数据序列具有的时间依存性,计算数据序列不同时延的相关程度,以相关系数最大值点对应的时延为最优预测步长;最后构建三层最优预测步长Elman神经网络对烟气轮机运行状态全数序列进行趋势预测实例分析。研究结果表明,箱线图法能够简捷快速、直观明了地判别异常值;邻近点中位数插补方法更贴近原始数据分布规律,为最优插补方法;相较其他预测步长的Elman神经网络预测方法,最优预测步长的预测误差最小、预测精度最高;同时,Elman神经网络最优预测步长方法的预测误差较BP、RBF神经网络更小、预测精度更高。改进Elman神经网络趋势预测方法能够为烟气轮机的状态趋势预测提供一种有效的预测方法,该方法还可应用于其他关键设备的趋势预测中。 展开更多
关键词 异常值判别 缺失数据插补 最优预测步长 elman神经网络 状态趋势预测
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基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法 被引量:13
15
作者 李广儒 张新 朱庆辉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1-5,共5页
为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测。首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-A... 为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测。首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型。经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习。以宁波-舟山港2011—2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度。研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91%,最小值0.06%,可以将预测误差控制在2%以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法。 展开更多
关键词 交通运输工程 港口吞吐量 ADABOOST算法 elman神经网络 动态预测
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基于改进Elman神经网络的红外被动测距算法研究 被引量:5
16
作者 付小宁 陈立强 董悫 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第6期540-544,共5页
为了满足现代战争的需求,对于空中目标的距离精确估计显得愈发重要,由于目标的红外辐射在大气传播过程中的衰减,目标在不同波长的辐射会随着传输距离的改变而发生变化,故不同的波长的辐射里包含了目标的距离信息。基于以上原理,本文利... 为了满足现代战争的需求,对于空中目标的距离精确估计显得愈发重要,由于目标的红外辐射在大气传播过程中的衰减,目标在不同波长的辐射会随着传输距离的改变而发生变化,故不同的波长的辐射里包含了目标的距离信息。基于以上原理,本文利用美国空军大气传输软件Modtran生成空中目标在不同波段的大气透过率数据,利用经纬仪获得目标的天顶角,最后建立基于改进Elman神经网络的被动测距模型。仿真结果表明本文算法能够有效提高对于空中目标距离估计的精确性。 展开更多
关键词 红外被动测距 双波段 elman神经网络
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基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法 被引量:11
17
作者 王英洁 曹铁男 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第3期254-258,共5页
针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神... 针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神经网络应用于变压器的常见故障诊断中,并将试验结果与其他故障诊断方法的诊断结果进行对比.结果表明,所提方法诊断准确率超过90%,与支持向量机和BP神经网络诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高. 展开更多
关键词 elman神经网络 核主成分分析算法 变压器 故障诊断 参考向量 特征参数 数据集 测试集
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基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究
18
作者 傅群忠 薛晓中 《现代防御技术》 北大核心 2008年第2期61-65,共5页
在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散。针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法。首先通过增加输出层节点的反馈来改进普... 在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散。针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法。首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练。利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%~150%。 展开更多
关键词 传递对准 捷联惯导 elman 神经网络
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基于小波包分解和改进Elman神经网络的风电场风速和风电功率预测 被引量:109
19
作者 叶瑞丽 郭志忠 +1 位作者 刘瑞叶 刘建楠 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第21期34-42,共9页
准确预测风电场风速和风电功率对做好风电场运行维护、合理安排开停机计划以及确保电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了基于小波包分解和改进Elman神经网络的新型风电场风速和风电功率预测方法并给出了具体应用步骤。首先利用... 准确预测风电场风速和风电功率对做好风电场运行维护、合理安排开停机计划以及确保电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了基于小波包分解和改进Elman神经网络的新型风电场风速和风电功率预测方法并给出了具体应用步骤。首先利用小波包分解理论对经过初步处理的历史风速数据进行分解处理,根据相关性剔除随机数据,保留最优分解树;随后提出带扰动的PSO训练算法用以提高Elman神经网络的训练速度,并解决PSO算法易陷入局部最优解的问题;最后利用不同结构的Elman神经网络寻找最优分解树不同频段下的风速规律进而获得风速和风电功率预测结果。南方某风电场算例表明该方法具有更高的预测精度,能够正确反映风速和风电功率规律。 展开更多
关键词 风力发电 风电场 风速预测 小波包分解 elman神经网络
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基于改进Elman神经网络的目标威胁度预测评估 被引量:10
20
作者 徐公国 段修生 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期101-106,共6页
针对地面防空作战中目标威胁度难以准确评估的问题,提出了基于改进Elman神经网络的目标威胁度动态预测评估方法。该方法利用量子粒子群智能优化(QPSO)算法对Elman神经网络进行了改进,提出了QPSO-Elman神经网络,并基于优化的QPSO-Elman... 针对地面防空作战中目标威胁度难以准确评估的问题,提出了基于改进Elman神经网络的目标威胁度动态预测评估方法。该方法利用量子粒子群智能优化(QPSO)算法对Elman神经网络进行了改进,提出了QPSO-Elman神经网络,并基于优化的QPSO-Elman神经网络构建了目标威胁度的动态预测评估模型。仿真分析表明,该方法有效解决了目标威胁度的动态评估问题,预测结果更加准确且实用性强,增强了防空系统的作战能力。 展开更多
关键词 目标威胁度 elman神经网络 量子粒子群优化算法 防空作战
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